机器学习-mini batch的一些tips

以下内容来自博客理解！

1.参数更新
将 5000 个子集都计算完时，就是进行了一个 epoch 处理，一个 epoch 意思是遍历整个数据集，即 5000 个子数据集一次，也就是做了 5000 个梯度下降，
如果需要做多次遍历，就需要对 epoch 进行循环。当数据集很大的时候，这个方法是经常被使用的。

2.如何选择 mini batch 的参数 batch size 呢？
如果训练集较小，一般小于2000 的，就直接使用 Batch gradient descent 。
一般 Mini Batch gradient descent 的大小在 64 到 512 之间，选择 2 的 n 次幂会运行得相对快一些。
注意这个值设为 2 的 n 次幂，是为了符合cpu gpu的内存要求，如果不符合的话，不管用什么算法表现都会很糟糕。

机器学习-mini batch的一些tips相关推荐

【机器学习】无监督学习--（聚类）Mini Batch K-Means
1. Mini Batch K-Means概述 Mini-Batch-K-MEANS算法是K-Means算法的变种,采用小批次量的数据子集减少计算时间.这里所谓的小批量是指每次训练算法时所随机抽取的数 ...
机器学习算法之聚类算法拓展：Mini Batch K-Means算法
言归正传,先介绍一下 Mini Batch K-Means算法 Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一种优化变种,采用小规模的数据子集(每次训练使用的数据集是在训练算法的时 ...
机器学习算法之聚类算法拓展：K-Means和Mini Batch K-Means算法效果评估
聚类算法的衡量指标混淆矩阵均一性完整性 V-measure 调整兰德系数(ARI) 调整互信息(AMI) 轮廓系数(Silhouette) import time import numpy as ...
聚类分析（三）Mini Batch KMeans算法
在当前大数据的背景下,工程师们往往为了追求更短的计算时间,不得不在一定程度上减少算法本身的计算精度,我说的是在一定程度上,所以肯定不能只追求速度而不顾其它.在KMeans聚类中,为了降低计算时间,KM ...
scikit-learn学习之K-means聚类算法与 Mini Batch K-Means算法
====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的 ...
机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念
机器学习中Batch Size.Iteration和Epoch的概念 Epoch一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程.由于一个epoch常常太大,计算机无法负荷,我们 ...
pytorch手动实现梯度下降法，随机梯度法--基于logistic Regression并探索Mini batch作用
简述基于这次凸优化的大项目作业. 下面会围绕着通过logistic Regression来做MNIST集上的手写数字识别~ 以此来探索logistic Regression,梯度下降法,随机梯度法, ...
k中心点聚类算法伪代码_聚类算法之——K-Means、Canopy、Mini Batch K-Means
K-Means||算法 K-Means||算法是为了解决K-Means++算法缺点而产生的一种算法: 主要思路是改变每次遍历时候的取样规则,并非按照K-Means++算法每次遍历只获取一个样本,而是每 ...
06 聚类算法 - 代码案例二 - K-Means算法和Mini Batch K-Means算法比较
03 聚类算法 - K-means聚类 04 聚类算法 - 代码案例一 - K-means聚类 05 聚类算法 - 二分K-Means.K-Means++.K-Means||.Canopy.Mini ...

机器学习-mini batch的一些tips

机器学习-mini batch的一些tips相关推荐

最新文章

热门文章